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Enregistrement W7052536251

Revisiting Pniel 6: the 2017-2019 excavations

2021· article· en· W7052536251 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueOxford University Research Archive (ORA) (University of Oxford) · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoPASTEuropean CommissionQuaternary Research Association
Mots-clésColluviumExcavationAssemblage (archaeology)Lithic technologyPleistoceneAlluviumKnappingQuaternarySedimentary rockFaunal assemblage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithic artefacts from the terraces along the lower Vaal River have been identified since the early 20th century. Pniel 6, in the Northern Cape Province of South Africa, is one such archaeological site known to have revealed both lithics and faunal remains in previous excavations. We re-investigated Pniel 6 with high-resolution modern fieldwork techniques. Our objectives are to reassess the lithic assemblages at the site and to give a precise stratigraphic description of the sedimentary deposits, enabling us to assess the integrity of the archaeological assemblage. We present a report from three seasons (2017-2019) of archaeological fieldwork at Pniel 6 in four new excavation areas. Our results show technological affinities to other transitional Early/Middle Pleistocene sites in the region, but Pniel 6 stands out among them as a lithic assemblage predominantly made from hornfels. Blades and points from prepared cores are frequent, while large cutting tools are absent. The most coherent assemblage, from Area 3, was likely formed through localised alluvial deposition with subsequent colluvial aggregation. The site expands our understanding of the ESA-MSA transition in the interior of southern Africa. It highlights how hominins applied common methods of stone tool production using distinctly different raw materials with varying properties, even within relatively small regional distances.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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